Frameworks
Frameworks de développement d’applications LLM comme LangChain et LlamaIndex
Tutoriel du framework LangChain
Un tutoriel approfondi sur le cadre LangChain, parcourant son architecture et ses modules clés — Chains, Agents et Memory — avec des exemples pratiques. Il couvre également l'intégration RAG, le développement d'outils personnalisés et les stratégies de débogage, parfait pour les développeurs prêts à dépasser les simples prompts et à construire des applications LLM de production.
Collection de bibliothèques Python AI/ML
Une sélection des bibliothèques Python les plus utilisées pour l'IA et le machine learning : des frameworks de deep learning comme TensorFlow et PyTorch, du ML classique avec Scikit-learn, de la manipulation de données avec NumPy et Pandas, et des outils émergents pour l'intégration de LLM. Chaque entrée comprend une brève description, un cas d'usage type et la commande d'installation — une référence pratique pour les praticiens qui construisent leur boîte à outils ML.
Tutoriel Hugging Face Transformers
Le tutoriel officiel de Hugging Face Transformers, la bibliothèque standard de l'industrie pour le NLP et la vision par ordinateur. Il couvre la classification de texte, la tokenisation, la traduction, la segmentation d'images et plus encore, avec des exemples de code pour les backends PyTorch et TensorFlow — destiné aux praticiens qui veulent tirer parti de modèles pré-entraînés ou les fine-tuner sur des jeux de données personnalisés pour la production.
Tutoriel du cadre LlamaIndex
Un tutoriel pratique sur LlamaIndex, le cadre conçu pour construire des applications RAG qui connectent des LLM à des sources de données personnalisées. Il couvre les pipelines d'ingestion de données, les stratégies d'indexation, les moteurs de requête et la récupération basée sur des agents, avec des exemples pratiques pour les connecteurs PDF, web et base de données — destiné aux développeurs qui veulent construire des assistants IA spécifiques à un domaine, fondés sur leurs propres documents.
Cadre d’apprentissage profond PyTorch
PyTorch est un framework open source de deep learning développé par Meta, réputé pour son graphe de calcul dynamique et son interface Pythonique. Il alimente aussi bien la recherche IA de pointe que les déploiements en production, avec un riche écosystème d'outils pour entraîner, déboguer et scaler des modèles sur GPUs et TPUs.
Cadre d’inférence haute performance vLLM
vLLM est un moteur d'inférence et de serving à haut débit pour grands modèles de langage, utilisant PagedAttention pour améliorer drastiquement l'efficacité mémoire et le débit. Il supporte le batching continu, le parallélisme de tenseurs et le service API compatible OpenAI, ce qui en fait un choix de premier plan pour déployer des LLMs à l'échelle.
Cadre RAG Haystack
Haystack est un framework open source de deepset pour construire des applications LLM prêtes pour la production, spécialisé dans le RAG et les pipelines de questions-réponses. Il propose des composants modulaires pour le traitement de documents, l'embedding et la récupération, facilement connectables aux modèles d'OpenAI, Hugging Face et plus.
DSPy
DSPy est un framework pour programmer les modèles de langage plutôt que les prompter, en composant des pipelines modulaires et en optimisant automatiquement les prompts et les poids. Développé à Stanford, il remplace l'ingénierie de prompts fragile par des programmes reproductibles et testables qui s'adaptent aux modèles et tâches.
Exa
Exa : moteur de recherche conçu pour les modèles de langage — des pages sémantiquement pertinentes plutôt que des correspondances de mots-clés.
Komo
Komo : portail de recherche IA mêlant résultats web et réponses conversationnelles.
Phind
Phind : moteur de recherche IA pour développeurs, associant résultats web, réponses techniques et code.
privateGPT
privateGPT : posez des questions à vos documents sans connexion internet, grâce aux LLMs.
You.com
You.com : moteur de recherche IA offrant une expérience personnalisée tout en gardant vos données 100 % privées.
quivr
quivr : déposez tous vos fichiers et discutez avec eux comme avec un second cerveau en IA générative.
Kazimir.ai
Kazimir.ai : moteur de recherche conçu pour les images générées par IA.
Metaphor
Metaphor : moteur de recherche propulsé par des modèles de langage.
Telborg
Telborg : IA pour la recherche climatique, avec des données de gouvernements, d’institutions internationales et d’entreprises.
MemFree
MemFree : moteur de recherche hybride IA open-source — réponses précises instantanées depuis le web, favoris, notes et documents.
privateGPT
privateGPT : posez des questions à vos documents sans connexion internet, grâce aux LLMs.
quivr
quivr : déposez tous vos fichiers et discutez avec eux comme avec un second cerveau en IA générative.
Refinder AI
Refinder AI : recherche universelle et assistant de travail propulsés par l’IA.